Python Matplotlib绘制多条曲线详解与参数指南

向北走

发布时间：2026-10-13| 4人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python的Matplotlib库绘制包含多条曲线的折线图。重点解析plt.plot()函数的关键参数，包括color、label、linestyle、linewidth及marker等，并提供完整代码示例与结果图，帮助读者掌握多数据系列可视化的核心技巧。

本文使用matplotlib.pyplot.plot工具来绘制折线图，首先提供一段示例代码及其运行结果图。

# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
 
#这里导入你自己的数据
#......
#......
#x_axix，train_pn_dis这些都是长度相同的list()
 
#开始画图
sub_axix = filter(lambda x:x%200 == 0, x_axix)
plt.title('Result Analysis')
plt.plot(x_axix, train_acys, color='green', label='training accuracy')
plt.plot(sub_axix, test_acys, color='red', label='testing accuracy')
plt.plot(x_axix, train_pn_dis, color='skyblue', label='PN distance')
plt.plot(x_axix, thresholds, color='blue', label='threshold')
plt.legend() # 显示图例
 
plt.xlabel('iteration times')
plt.ylabel('rate')
plt.show()
#python 一个折线图绘制多个曲线

接下来详细讲解matplotlib.pyplot.plot()函数的具体用法。先附上官方文档链接供参考，随后介绍可能用到的部分参数。关于参数的可选内容此处不再逐一展开，感兴趣的用户可以查阅上述链接获取完整信息：

color：指定曲线颜色，例如blue、green、red等。 label：设置图例标签，内容可自定义。需注意，若使用此参数，必须调用plt.legend()，并在plt.show()之前执行，否则图例无法显示。 linestyle：定义曲线风格，支持'–'、'-.'、':'等样式。 linewidth：设定曲线宽度，可根据需求自定义。 marker：指定标记点样式，如'o'、'x'等。这些符号会标注在曲线上的具体数据点位置，便于观察曲线的支撑点。 markersize：自定义标记点的大小。

后续如有图表相关的更新内容，将继续补充。

以上就是本文的全部内容，希望对各位的学习有所帮助，也欢迎大家继续支持本站。